一、简介 论文链接:《Attention is all you need》 由google团队在2017年发表于NIPS,Transformer 是一种新的、基于 attention 机制来实现的特征提取器,可用于代替 CNN 和 RNN 来提取序列的特征。 在该...
1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 注意力...
对自编码器的理解: 对于给定的原始输入x,让网络自动找到一种编码方式(特征提取,原始数据的另一种表达),使其解码后的输出x'尽可能复现原始输入x。 知乎参考:https://www.zhihu.com/question/41490383  ...
对基于深度神经网络的Auto Encoder用于异常检测的一些思考 from:https://my.oschina.net/u/1778239/blog/1861724 一、前言 现实中,大部分数据都是无标签的,人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念,故...
第二个话题(More interpretable embedding) 接下来我们来看如何得到解释性更好的Embedding,这样的方法也可以称为Feature Disentangle(特征结构)。因为对于Encoder的输入数据来说,经过...
Sequential Data 除了图像数据外,我们也可以在序列数据上使用Encoder-Decoder的结构模型。 1.Skip thought 模型在大量的文档数据上训练结束后,Encoder接收一个句子,然后给出输入句子的上...